雷鋒網(wǎng)按：本文作者朱玉龍，汽車行業(yè)從業(yè)工程師，主做汽車電子。

簡單來說，現(xiàn)在是德國車企，拉著美國&全球的科技企業(yè)來一起打造一個數(shù)字化的計算平臺，配合德國的底盤電子和EE總線來革新和進化。

最近寶馬、英特爾和Mobileye開了個小會，組團征戰(zhàn)自動駕駛戰(zhàn)爭。我們也應該正視這一場未來100年汽車行業(yè)的戰(zhàn)爭。

• 三方將基于寶馬 i Vision Future Interaction 概念車合作開發(fā)自動駕駛汽車

• 量產(chǎn)版將在 2021 年推出

• 三方打造出一個更好的自駕平臺，也是一個拉人入伙的聯(lián)盟

我們簡單的來考慮，特別是拿AUDI來PK一下BMW

1）ADAS領域

• 其實我們認真的比一下，兩家的ADAS在L0～L1上其實體驗差距不大。

傳感器配置找Bosch、Conti和Kostal等

77G Radar除了價格都會趨同（可以選一樣的）

• ME+攝像頭模組的都一樣
  

2）自動駕駛領域

• 按照他們兩家的概念，BMW和AUDI找傳感器的能力是一樣的

IBEO的lidar兩家都會給

我們考慮下什么不一樣？什么是值得去拉攏的？

BMW的這個組團  

1）BMW牽頭協(xié)調(diào)車

1.1 搞定Radar&Lidar&Camera 應該有的傳感器

1.2 搞定執(zhí)行機構

1.3 添置V2X&Telematics

2）Intel提供計算平臺

2014年5月，英特爾向該ZMP出資1億刀，ZMP的“IZAC（Intel ZMP Autonomous Computer）”，配備有實時Linux的箱形裝置。處理器配備的是英特爾的“Core i7”。將連接了LIDAR、攝像頭、毫米波雷達及GPS等傳感器的IZAC與車輛的CAN總線連接，在Linux上運行自動駕駛應用軟件。

3）ME 提供環(huán)視圖像的深度學習

這里其實還是Amnon Shashu里面一個觀點我比較贊同：支撐自動駕駛的三大支柱

1. 環(huán)境感知技術（Sensing）：這塊ME公司提供視覺提取技術，而BMW則建立完備的冗余體系。

傳感器組合感知道路環(huán)境得到環(huán)境數(shù)據(jù)，通過計算單元，建立環(huán)境模型

2. 駕駛策略（Driving policy）：

• 自動駕駛系統(tǒng)需要學習如何遵守交通規(guī)則=>訓練(DNN)和規(guī)定(Rule based)

何時該走

何時該停，等等，均需要

系統(tǒng)需要將這些整理成系統(tǒng)遵守的規(guī)則

3. 地圖繪制（Mapping）

• 自動駕駛系統(tǒng)需要建立非常精確的地圖，方便應對路況

• 同時確定自己在哪里
  

這里BMW建立的冗余體系

• 感知冗余：傳感器融合

• 地圖&定位冗余=>路徑

高精度地圖&REM冗余

GPS+IMU定位冗余

 對比下AUDI，這個格局往前走了一個身位。

• 輔助：Altera’s Cyclone V SoC FPGAs：處理邏輯

• 冗余

32位TriCore Fail Safe用的

• 核心處理部分
  

NVIDIA Tegra K1處理器：進行大量運算

• 外圍

Camera=》MobilEye EyeQ3 ：處理前面的攝像頭，這里是配角。

超聲

77G雷達

24G雷達

超聲

某種意義上，決定成敗的還是對視覺系統(tǒng)的充分利用，這決定了整個系統(tǒng)的成本和效率

兩家對比，相信AUDI也需要拉更多的幫手一起來戰(zhàn)斗。簡單來說，現(xiàn)在是德國車企，拉著美國&全球的科技企業(yè)來一起打造一個數(shù)字化的計算平臺，配合德國的底盤電子和EE總線來革新和進化。

小結：

1）Tesla的事故，更多的是前進道路上的一些波瀾，后面大的聯(lián)盟戰(zhàn)爭開啟了，自動駕駛完全不是一家公司的事，現(xiàn)在是召集盟友期

2）這比的是投入，比的是號召力，比的也是長期的戰(zhàn)斗力

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